【摘 要】
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配电网的可靠稳定运行是电力系统安全稳定运行的基础。然而,分布式电源（Distributed Generation,DG）的接入造成配电网的监测与控制变得困难。再加上原始的量测数据存在误差,如果直接使用生数据对配电网运行状态进行分析,势必会造成对配电网的误操作,以至于影响配电网的安全稳定运行。状态估计作为配电管理系统（Distribution Management System,DMS）的核心,是配
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配电网的可靠稳定运行是电力系统安全稳定运行的基础。然而,分布式电源（Distributed Generation,DG）的接入造成配电网的监测与控制变得困难。再加上原始的量测数据存在误差,如果直接使用生数据对配电网运行状态进行分析,势必会造成对配电网的误操作,以至于影响配电网的安全稳定运行。状态估计作为配电管理系统（Distribution Management System,DMS）的核心,是配电网可靠运行的前提和基础。因此,有必要采用状态估计对生数据进行处理,提高数据的精度从而获得较准确的配电网运行状态。本文从以下方面展开研究:1)介绍了基础的状态估计算法—卡尔曼滤波（Kalman Filtering,KF）,并针对配电网的三相不平衡,建立了配电网三相模型。在此基础上,给出了配电网动态状态估计的数学模型,并使用重尾分布来表示服从非高斯分布的量测误差。2)针对卡尔曼框架下的滤波方法只对高斯噪声具有最佳估计结果,而粒子滤波算法可以适用于任意系统,但是其过度依赖系统模型,滤波精度较低。于是引入了容积粒子滤波（Cubature Particle Filter,CPF）算法,该算法使用容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter,CKF）的估计结果作为粒子滤波（Particle Filter,PF）的建议分布,提高了粒子滤波的状态估计性能。因此,将CPF算法应用于配电网状态估计中,在IEEE33节点系统中的仿真结果表明:无论在高斯噪声还是非高斯噪声下,与CKF、PF算法相比,CPF算法的估计精度都是最高的。3)针对配电网中出现的一些异常现象,在容积粒子算法的基础上进行了改进。针对系统存在不良量测数据,将时变多维噪声尺度因子引入容积粒子滤波中提出了鲁棒容积粒子滤波（Robust Cubature Particle Filter,RCPF）算法,可以通过尺度因子在线调整卡尔曼滤波增益的值,继而增强鲁棒容积粒子滤波算法对不良数据的鲁棒性;针对系统负荷突变,将自适应因子引入容积粒子滤波中提出了自适应容积粒子滤波（Adaptive Cubature Particle Filter,ACPF）算法。最后分别在IEEE33节点系统中进行仿真分析,验证了所提改进CPF算法的有效性。
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